Description and prediction: Knowledge discovery in university databases
Tanım ve tahmin: Üniversite veritabanlarında bilgi keşfi
- Tez No: 477414
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. MUSTAFA HAYRİ TONGARLAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, İşletme, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Education and Training, Business Administration, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Başarı testleri, Makine öğrenmesi yöntemleri, Tahmin, Tahmin modelleri, Tanım, Veri madenciliği, Veri tabanı, Ölçme-değerlendirme, Öğrenci başarısı, Üniversiteler, Success tests, Machine learning methods, Estimation, Estimation models, Definition, Data mining, Database, Measurement and evaluation, Student achievement, Universities
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Makine öğrenmesini içeren veri madenciliği yöntemleri iş hayatında yıllardır uygulanmaktadır ve bugün bu yöntemler yükseköğretimdeki eğitimciler ve veri bilimcileri tarafından büyük ilgi görmektedir. Bir öğrencinin üstün başarı ile mezun olma yolunda olup olmadığına dair doğru ve erken tahmin, risk altındaki öğrencilerin uygun şekilde desteklenmesini ve en başarılı öğrencilerin bu yolda kalabilmesini garanti altına almak adına yöneticiler, eğitimciler ve danışmanlar için çok önemlidir. Bu çalışma, 2 yıl veya altındaki akademik veri ile öğrencilerin üstün başarı ile mezun olup olmayacağını doğru bir şekilde tahmin etmek için bazı tahmin modellerinin değerlendirilmesi ve geliştirilmesine yönelik veritabanlarında bir bilgi keşfi yöntemi sunmaktadır. Tahmin modellerinin geliştirilmesinde, öğrencilerin başarısının bazı önemli unsurları ile birlikte öğrenci deneyimi ile ilgili ek anlayışlar tanımlanmaktadır
Özet (Çeviri)
Data mining methods, including machine learning, have been applied for many years in business contexts and are now receiving a great deal of attention from educators and data scientists in higher education. Accurate, early prediction of whether a student is on track to graduate with distinction is a critical tool for administrators, educators, and advisers to ensure that at risk students are properly supported and students on the path to the highest success are able to stay on track. This study proposes a knowledge discovery in databases approach toward the development and evaluation of several prediction models to accurately predict with two years of academic data or less whether students will graduate with distinction. In developing the prediction models, several important factors of students' success are identified as well as additional insights about student experience.
Benzer Tezler
- Öğretim yönetim sistemi üzerinde üniversite (lisans) düzeyindeki öğrenci hareketliliğinin veri madenciliği yöntemleriyle analizi
Analysis of student use of learning management system through data mining methods in undergraduate level
ÖZKAN ÖZBAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Eğitim ve ÖğretimBaşkent ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HALİL ERSOY
- Bornova (İzmir) koşullarında çeşitli kültür bitkilerinde zarar yapan Dolycoris baccarum (L.) (Heteroptera: Pentatomidae)'un biyolojisi ve ekolojisi üzerinde araştırmalar
Investigations on the biology and ecology of Dolycoris baccarum (L.) (Heteroptera: Pentatomidae) which attacks to various plants of economic importance at Bornova (İzmir)
YUSUF KARSAVURAN
- Özel düzenlenmiş plyometrik antrenmanların genç basketbolcuların anaerobik güç performansına etkisi
Effects of regular specific plyometric training on anaerobic power of young basketball players
YÜKSEL SAVUCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
SporFırat ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. MEHMET KUTLU
- Cumhuriyet Üniversitesi Hastanesindeki lavman uygulamaları ile hastaların bu uygulamalara ilişkin duygu ve düşünceleri
Başlık çevirisi yok
SULTAN ALAN ÇİÇEK
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
HemşirelikCumhuriyet ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELİHA ATALAY